K-SVD
K-SVD是一种经典的字典训练算法，依据误差最小原则，对误差项进行SVD分解，选择使误差最小的分解项作为更新的字典原子和对应的原子系数，经过不断的迭代从而得到优化的解。
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This is the code for vector quantization by using k-means
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2017-08-22
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kruskal算法求解最小生成树 K r u s k a l算法每次选择n- 1条边
kruskal算法求解最小生成树 K r u s k a l算法每次选择n- 1条边，所使用的贪婪准则是：从剩下的边中选择一条不会产生环路的具有最小耗费的边加入已选择的边的集合中。注意到所选取的边若产生环路则不可能形成一棵生成树。K r...
2013-12-14
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数字信号处理的应用之一是从含有加性噪声的信号中去除噪声。现有被噪声污染的信号x[k]=s[k]+d[k],式中： 为原始信号d[k]为均匀分布的白噪声。 （1）分别产生50点的序列s[k]和白噪声序列d[k],将二者叠加生成x[k],并在...
2015-08-19
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